(转载)Scala.Actor实践心得与设计思想

原文出自:http://www.cnblogs.com/shiyangxt/archive/2011/07/30/2121663.html     

这段时间系统的学习了Scala,编程思想上可谓收获不少,想从里面挑些值得写的东西分享给大家,Scala的Actor

可谓这门语言的一个亮点,函数式编程核心价值在于多核编程,所以就打算说说这个Actor,总结一下学习心得。先很俗

套的简单谈谈概念,然后会拿四个例子做补充。主要内容包括基本原理,设计思想,单机环境并发测试。

 

Actor是一种基于事件的轻量级线程,在以前的并发模型中,我们需要关注共享的数据结构,而使用Actor则需要

关注操作数据的代码结构,因为减少了数据的共享。Actor的主要能力来源于消息传递,而不是采用阻塞调用的处理形式。

如果创建直接或间接扩展 Actor的类,要确保对对象的所有调用都通过消息传递进行。

 

     我把Actor的设计思想归为两类,使用目的归为两类。从设计思想上来说Scala推荐的是以消息传递为核心的设计

思想,由于Scala可以无缝使用Java类库,所以也可以采用以共享数据为核心的设计,当然也可以写出混合式设计风格的

。使用目的主要有两种,一种是Scala提供API给Java调用,另一种就是Scala自给自足。举三个例子,例子很简单,是一

个累加器。

1、以消息传递为核心的设计:使用Actor的actor方法,使用不可变对象,不考虑数据共享问题,以消息传递为设计核心。 

import actors._, Actor._
/*
 * Author:ShiYang
* Blog:http://shiyangxt.cnblogs.com
* */
object SendMessageStyle {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val caller = self
    val accumulator = actor {
      var continue = true
      var sum = 0
loopWhile(continue) {
reactWithin(500) {
case number: Int => sum += number
case TIMEOUT =>
continue = false
caller ! sum
}
}
}
 accumulator ! 1
 accumulator ! 2
 accumulator ! 3
receiveWithin(1000) {
  case result => println("Total is " + result)
 }
}
}

 

2、以共享数据为核心的设计:构建由Actor继承共享数据操作类,以共享数据为核心。 

import actors._, Actor._
 
/*
* Author:ShiYang
* Blog:http://shiyangxt.cnblogs.com
* */
object SharedDataStyle {
case class Add(number: Int)
case class GetResult(sender: Actor)

class AddActor extends Actor {
 override def act(): Unit = process(0)
def process(value: Int): Unit = {
reactWithin(500) {
case Add(number) => process(value + number)
case GetResult(a) => a ! value; process(value)
case _ => process(value)
}
}
}

 def main(args: Array[String]): Unit = {
   val addActor = new AddActor
   addActor.start()
   addActor ! Add(1)
   addActor ! Add(2)
   addActor ! Add(3)
   addActor ! GetResult(self)
   receiveWithin(1000) {
    case result => println("Total is " + result)
   }
  }
}

 3、以API形式提供给Java程序使用:由于Java不能直接向Actor发消息,所以需要对Scala的!()方法进行封装

 

import actors._, Actor._
/*
 * Author:ShiYang
 * Blog:http://shiyangxt.cnblogs.com
 * */
object ForJavaStyle {
  case class Add(number: Int)
  case class GetResult(sender: Actor)
  private class AddActor extends Actor {
    override def act(): Unit = process(0)
    def process(value: Int): Unit = {
      reactWithin(500) {
        case Add(number) => process(value + number)
        case GetResult(a) => a ! value; process(value)
        case _ => process(value)
      }
    }
  }
 private val addActor = new AddActor
  addActor.start()
  private def add(sender: Actor, num: Int): Unit = {
    sender ! Add(num)
  }
  private def getResult(sender: Actor): Int = {
    sender ! GetResult(self)
    receiveWithin(1000) {
      case result: Int => result
    }
  }
  def addForJava(num: Int): Unit = {
    add(addActor, num)
 }
  def getResultForJava(): Int = {
    getResult(addActor)
  }
}

Java端调用代码:

 

/*
   * Author:ShiYang
   * Blog:http://shiyangxt.cnblogs.com
   * */
  public class GetFromScala {
  
      public static void main(String[] args) {
          ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava(1);
          ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava(2);
         ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava(3);
         System.out.println("Total is "
                 + ForJavaStyle$.MODULE$.getResultForJava());
     }
 }

 

      通过上面的例子可见Scala对Java语言有非常大的补充,提高了生产力。为Java提供了轻松实现多核并行编程的能

力。为了进一步测试Actor的并发性能,于是做了一个简单的单机环境并发测试。

程序是构建一个Actor动态有序数组,并发创建N个Actor对象,为了证明这些对象全都可用,顺序从数组的第一个Actor发消息到最后一个Actor,只有当一个

Actor接收到前一个Actor发送的消息后,才向后一个Actor发送消息。当最后一个数组元素接收到消息后,再把消息从数组

尾部用同样处理过程逆序发送到数组头部。这个消息发送过程不是并发处理,是顺序处理。这里只是为了证明这些对象全都

可用。如果为了测试并发处理,可以修改程序,让每个数组元素给后一位数组元素发消息。这样就会看到输出混乱的发送信

息,因为并发是无序的。

 

测试环境:双核4G内存,Windows XP,Sun JVM1.6,单机环境,Scala版本2.9.0.1

测试结果:当使用Receive方法接收消息时,由于Receive会在结束任务前一直持有线程,而Scala在后台默认只给Receive

方法启动256个线程,我的程序又是顺序的发消息,而且不是临时接收器(只处理一次消息),所以Receive在这种情况下,

只有255个并发。React接收器由于不需要长期持有线程,空闲即释放线程。所以React在本程序中可以跑20w的并发,如果

简单优化一下JVM,就可以达到100w的并发量。默认React接收器后台会调用4个线程组成的线程池。如果修改程序让每个数

组元素给后一位数组元素并发的发消息,那么在不阻塞线程的情况下,Receive方法也可以达到和React一样的并发量。因为

这个测试程序是顺序发送消息,所以就没有设置超时,如果是并发环境,建议加上超时,避免线程阻塞。

 

下面是测试程序:

 

import actors._, Actor._, java.util._
/*
 * Author:ShiYang
 * Blog:http://shiyangxt.cnblogs.com
* */
object ConcurrentTest {
 
 val actors = new ArrayList[Actor]
  val length = 1000000
 var startTime = System.nanoTime

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    for (i <- 0 to length)
     actors.add(actor {
        info("react: " + i + " actor created")
       reactMessage
      })
    actors.get(0) ! (0, 0)
  }
 
  def info(msg: String) = println(msg + " received by " +
     Thread.currentThread)
 
   def receiveMessage {
    var continue = true
    while (continue) {
      receive {
        case (id: Int, direction: Int) =>
          sendMessage(id: Int, direction: Int)
       case "finish" =>
          continue = false
         val endTime = System.nanoTime
          println("Finish, spend time:" +
           (endTime - startTime) / 1000000000.0 + " secs")
         case _ => println("input error")
    }
     }
  }

  def reactMessage {
    var continue = true
    loopWhile(continue) {
      react {
        case (id: Int, direction: Int) =>
         sendMessage(id: Int, direction: Int)
        case "finish" =>
          continue = false
          val endTime = System.nanoTime
          println("Finish, spend time:" +
            (endTime - startTime) / 1000000000.0 + " secs")
        case _ => println("input error")
     }
    }
  }

  //direction=0->sendLatter;direction=1->sendFormer
 def sendMessage(id: Int, direction: Int) {
  if (direction == 0 && id != length) {
      info("Actor" + id + " send message to the Actor" + (id + 1))
     actors.get(id + 1) ! (id + 1, 0)
    } else if (id != 0 && direction == 1) {
       info("Actor" + id + " send message to the Actor" + (id - 1))
      actors.get(id - 1) ! (id - 1, 1)
    } else if (direction == 0 && id == length) {
      actors.get(length) ! (length, 1)
    } else if (id == 0 && direction == 1) {
      actors.get(0) ! "finish"
    }
  }
}


       前些天看到Scala正在努力支持.net平台,不过我觉得.net平台有F#,所以对于.net程序员来说Scala提供不了什么

附加价值。如果非要找出来这样做的优点的话,就是Scala可以同时支持两个主流平台,野心不小。如果看后有所收获,请

推荐让更多人看到,算我为Scala的推广尽了点绵薄之力。行文仓促,如果有不对的地方,欢迎指正。

 

posted @ 2011-10-10 10:15  gmartincn  阅读(272)  评论(0编辑  收藏  举报